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Investigadores del Instituto Multidisciplinar para el Instituto Estudio del Medio ‘Ramón Margalef’ (Imem) de la Universidad de Alicante (UA), han desarrollado la primera herramienta de modelización en abierto para comparar diferentes escenarios de propagación del Covid-19 que indica que el pico de casos infectados ocurrirá el 8 o 9 de abril.
La UA afirmó este miércoles que esta herramienta es fruto de la colaboración con epidemiólogos del Centro Nacional de Medicina Tropical del Instituto de Salud Carlos III de Madrid.
El investigador del Imem y profesor del Departamento de Ecología de la UA, César Bordehore, señaló que su modelo indica “que el pico de número de casos infectados ocurrirá alrededor del 8 al 9 de abril por lo que es crucial, a partir de esa fecha, mantener medidas de aislamiento muy restrictivas para minimizar el flujo diario de nuevos casos por Covid-19”.
“El modelo ha constatado que aunque el 14 de marzo, día que se decretó el estado de alarma, se establecieron una serie de medidas de aislamiento, no han sido lo suficientemente severas para reducir al máximo el número de nuevos contagios”, indicó.
Medidas de control
El experto también destacó que “el recrudecimiento de las medidas de aislamiento instaladas desde el día 30 de marzo buscan precisamente reducir todavía más las tasas de propagación”. “No obstante, se ha de remarcar la importancia de reforzar las medidas de control de nuevas infecciones en entornos domiciliarios y, dado el elevado porcentaje de personal sanitario infectado, proteger más que nunca a dicho personal, minimizando los nuevos casos y ahondar en la saturación del sistema sanitario”.
Asimismo, con esta nueva herramienta será posible calcular el aumento o reducción de infectados por día planteando distintos escenarios: “qué pasaría si restringimos más o menos la vida social de la población, si alargamos las medidas de aislamiento a lo largo del tiempo, o si se realizaran vacunas masivas, ente otros planteamientos de interés”.
Modelo abierto
El objetivo de esta herramienta es proporcionar un modelo abierto -utilizando el programa Stella de Iseesystems- que permita evaluar el comportamiento del Covid-19 en diferentes escenarios personalizando área y región.
“Nuestra intención no es generar un modelo para predecir con precisión la evolución de la enfermedad, sino comparar posibles escenarios, evaluar sus efectos y reducir nuevas infecciones y, en última instancia, el número de muertes. Todo ello compartiendo en abierto una herramienta fácilmente adaptable a cada zona”, añadió.
Además, los investigadores han probado lo que sucedería si se hubiera adoptado una política de pruebas diagnósticas para toda la población. Bordehore explica que “los mejores resultados se obtienen realizando test a personas con elevado riesgo de contagio, como personal sanitario, personal en contacto con enfermos o en residencias de ancianos o gente en contacto con infectados”. “De hecho, la OMS está insistiendo en la necesidad de aumentar el número de pruebas, sobre todo para que la persona asintomática no contagie a su entorno”, concluyó.
